La realidad virtual no se limita al mundo del entretenimiento. También ha habido una adopción de la realidad virtual en campos más prácticos:se ha utilizado para unir partes del motor de un automóvil, o permitir que las personas se "prueben" las últimas tendencias de moda desde la comodidad de su hogar. Pero la tecnología todavía está luchando para abordar un problema de percepción humana.

Está claro que la realidad virtual tiene algunas aplicaciones bastante interesantes. En la Universidad de Bath, hemos aplicado la realidad virtual al ejercicio; imagina ir al gimnasio para participar en el Tour de Francia y competir contra los mejores ciclistas del mundo.

Pero la tecnología no siempre encaja con la percepción humana, el término utilizado para describir cómo tomamos información del mundo y construimos comprensión a partir de ella. Nuestra percepción de la realidad es en lo que basamos nuestras decisiones y principalmente determina nuestro sentido de presencia en un entorno. Claramente, el diseño de un sistema interactivo va más allá del hardware y software; las personas deben tenerse en cuenta, también.

Es un desafío abordar el problema de diseñar sistemas de realidad virtual que realmente transporten a los humanos a nuevos mundos con un sentido de presencia aceptable. A medida que las experiencias de realidad virtual se vuelven cada vez más complejas, resulta difícil cuantificar la contribución que cada elemento de la experiencia hace a la percepción de alguien dentro de un visor de realidad virtual.

Al ver una película de 360 ​​grados en realidad virtual, por ejemplo, ¿Cómo determinaríamos si las imágenes generadas por computadora (CGI) contribuyen más o menos al disfrute de la película que la tecnología de audio de 360 ​​grados implementada en la experiencia? Necesitamos un método para estudiar la realidad virtual de manera reduccionista, eliminar el desorden antes de agregar cada elemento pieza por pieza para observar los efectos en la sensación de presencia de una persona.

Una teoría combina la informática y la psicología. La estimación de máxima verosimilitud explica cómo combinamos la información que recibimos en todos nuestros sentidos, integrándolo en conjunto para informar nuestra comprensión del medio ambiente. En su forma más simple, afirma que combinamos la información sensorial de manera óptima; cada sentido aporta una estimación del entorno pero es ruidoso.

Señales ruidosas

Imagínese a una persona con buen oído caminando de noche en un tranquilo camino rural. Ven una sombra turbia en la distancia y escuchan el sonido distintivo de pasos que se acercan a ellos. Pero esa persona no puede estar segura de qué es lo que está viendo debido al "ruido" en la señal (está oscuro). En lugar de, se basan en la audición, porque el entorno silencioso significa que el sonido en este ejemplo es una señal más confiable.

Este escenario se muestra en la imagen a continuación, que muestra cómo las estimaciones de los ojos y oídos humanos se combinan para dar una estimación óptima en algún lugar intermedio.

Esto tiene muchas aplicaciones en la realidad virtual. Nuestro trabajo reciente en la Universidad de Bath ha aplicado este método para resolver un problema con la forma en que las personas estiman las distancias cuando usan auriculares de realidad virtual. Un simulador de conducción para enseñar a las personas a conducir podría llevarlos a comprimir distancias en la realidad virtual. hacer que el uso de la tecnología sea inapropiado en un entorno de aprendizaje en el que entran en juego factores de riesgo del mundo real.

Comprender cómo las personas integran la información de sus sentidos es crucial para el éxito a largo plazo de la realidad virtual. porque no es únicamente visual. La estimación de máxima verosimilitud ayuda a modelar la eficacia con la que un sistema de realidad virtual necesita representar su entorno multisensorial. Un mejor conocimiento de la percepción humana conducirá a experiencias de realidad virtual aún más inmersivas.

En pocas palabras, no se trata de separar cada señal del ruido; se trata de tomar todas las señales con ruido para dar el resultado más probable de que la realidad virtual funcione para aplicaciones prácticas más allá del mundo del entretenimiento.

Este artículo se publicó originalmente en The Conversation. Lea el artículo original.